Die KORN CONSULT GROUP entwickelt in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Dust und seinem Team das ein neues Lieferantenmanagementsystem – das “Holistic Digital Supplier Excellence (kurz HDSE)“.
Ziel des Tools ist es, Digitalisierungsprozesse für das Versorgungs- management mit Hilfe von Data Mining und Klassifizierung zu managen. Anwender werden in der Lage sein zukünftige Lieferantenereignisse auf Basis von Statistik, logarithmischen Ableitungen und erkannter Anomalien vorherzusagen, ihre Entscheidungsfindung zu verbessern und somit die Wertschöpfungsketten effizient zu optimieren.
Risikobewertung im digitalen Zeitalter:
Die heutige Risikobewertung basiert in erster Linie auf Methoden wie gewichteten und konsolidierten Kennzahlen mit Ampelauswertung. Diese Prozesse erfüllen vielfach nicht mehr die Anforderungen in einer digitalen und globalen Wertschöpfungskette. Es bedarf einer neuen Methode zur Risikokontrolle in digitalen Wertschöpfungsketten. Das gesamte Lieferantenmanagement bietet den notwendigen Rahmen dafür. Ein immer größer werdender Digitalisierungsgrad führt zur Verfügbarkeit großer Datenmengen. Dies führt häufig zu einer Datenüberlastung und einer unzureichenden Nutzung wertvoller Informationen. Business Analytics und Wissensmanagement sind erforderlich, um Big Data zu analysieren und Risiken in digitalen Wertschöpfungsketten zu kontrollieren. Data Mining und künstliche Intelligenz sind wichtige Instrumente, um Wissen zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Datenqualitätsfilter:
Das gesamte Lieferantenmanagement wendet kontinuierliche Risikofilter auf die Wertschöpfungskette an, um die Datenqualität für eine effizientere Wissensgenerierung zu bewerten. Ein vierdimensionaler Ansatz garantiert eine genaue Klassifizierung der Informationsqualität. Nach einer einmaligen konzeptionellen Prüfung werden kontinuierlich weitere formale, statistische und logische Prüfungen durchgeführt, um wertvolle Daten zu identifizieren.
Integration in bestehende Systemwelt:
Die meisten Unternehmen verfügen über unvollständige Lieferanteninformationen und verwenden durchschnittlich 4 bis 5 separate Systeme für ihr Lieferantenmanagement. Tabellenkalkulationsprogramme sind in vielen Sektoren nach wie vor weit verbreitet. Ein effizientes Management der digitalen Lieferkette erfordert die Verknüpfung bestehender Systeme, Daten und Risiken. Die Erstellung einer zentralen Lieferantendatei ermöglicht einen effizienten, ganzheitlichen Ansatz für das Lieferantenmanagement.
Evaluierung und Prognosen:
Die gesamte Angebots- und Wertschöpfungskette wird regelmäßig mit einem gestuften Ansatz bewertet, welcher Prognosen, Trends und weiche Fakten einschließt. Kritische Lieferanten werden identifiziert, um so frühzeitig effiziente Entscheidungen über Präventivmaßnahmen zu treffen. Lieferantenspezifische Faktoren wie Prozesskosten, Risiken, Leistung und Mehrwert werden analysiert, um Anomalien innerhalb der Lieferantenbasis zu erkennen, die so interpretiert werden, dass Verbesserungsmaßnahmen in Bezug auf kritische Lieferanten eingeleitet werden können. Customer-Falldatenanomalien werden identifiziert und analysiert, um eine präventive Überwachung zu ermöglichen. So können Digitalisierungsprozesse genutzt werden, um die Lieferantenbasis und den erforderlichen Ressourcenbedarf zu entwickeln, zu überwachen und zu optimieren.
Added Value:
Das Ergebnis sind Effizienzsteigerungen, Risikominimierung, Ressourcenschonung durch den präventiven Ansatz und letztlich eine positive Veränderung der Unternehmenskultur.
